Mini-LEDパーティショニングバックライト液晶表示システムは、その卓越した局所調光能力と非常に高いコントラスト特性により、車載HDRディスプレイの主要な発展方向の一つとなっています。しかし、トンネルの急速な通過や夜間の多様な照明環境などの複雑な走行シナリオにおいて、既存の固定重み係数誤差補正などのバックライト抽出アルゴリズムにはハローの拡散や輝度の非線形歪みの問題があります。本研究では、異なる環境光および照度条件下での人間の視覚知覚実験を実施しました。二要因分散分析により、環境光がハロー知覚の調整において支配的であることが示され、<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mi mathvariant="normal">S</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">g</mi><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">o</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">d</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M001.jpg"/><?fx-imagestate width="10.75266743" height="3.13266683"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M001c.jpg"/><?fx-imagestate width="10.75266743" height="3.13266683"/></alternatives></inline-formula>関数と指数減衰関数に基づいてハロー指数-環境照度-輝度差モデルを構築し、ハロー指数（<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mi mathvariant="normal">H</mi><mi mathvariant="normal">a</mi><mi mathvariant="normal">l</mi><mi mathvariant="normal">o</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M002.jpg"/><?fx-imagestate width="6.34999990" height="2.37066650"/><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M002c.jpg"/><?fx-imagestate width="6.34999990" height="2.37066650"/></alternatives></inline-formula>、H）と環境照度（<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mi>E</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M003.jpg"/><?fx-imagestate width="2.37066650" height="2.37066650"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M003c.jpg"/><?fx-imagestate width="2.37066650" height="2.37066650"/></alternatives></inline-formula>の関係を分段で研究・簡略化し、最終的に補正値（C）と環境照度（E）の関係を得ました。これに基づき、分割バックライト表示システムの適応型ハロー抑制アルゴリズムを設計し、U-Netを基盤とした深層学習モデルを構築し、本論文のアルゴリズムとシミュレーション比較を行いました。最後に、FPGA SoCシステムでアルゴリズムの実装と技術指標のテストを行いました。実験結果から、適応型アルゴリズムのハロー制御効果は全体的に深層学習アルゴリズムよりやや劣りますが、認識速度で大幅に優れ、単位時間性能向上（PSNR/推論時間）は280 dB/sに達しました。この「高輝度安定性、高速」という特性は、車載ナビゲーションやバック映像などのシーンでユーザーの視覚体験をより確保します。

適応型ハロー抑制アルゴリズム;車載表示;Mini-LED;ハロー効果;FPGA